微波与雷达技术在天气预报和气象监测中的应用研究

第２期（总第７９期）　２ｏｏ７年６月　山　西　气　象　ＳＨＡＮＸＩ　ＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬ　ＱＵＡＲＴＥＲＬＹ　Ｎｏ．２（Ｓｕｍ　Ｎｏ．７９）　Ｊｕｎ．２００７　数据挖掘和数据融合技术　在天气预报和气象服务中的应用研究　邱声春　（江西省赣州市气象局，江西　赣州　３４１０００）　摘要：从数据挖掘和数据融合技术应用的角度，结合天气预报和决策气象服务的实际工作特点，探讨了数　据挖掘和数据融合在新一代天气预报和决策气象服务平台应用的系统框架。在面向主题应用的天气预报和　决策气象服务方面，数据挖掘和数据融合技术是提高信息准确快捷的重要手段。　关键词：数据融合；数据挖掘；气象服务　中图分类号：ＴＰ３１　文献标识码：Ａ　Ｏ　引言　数值天气预报是目前世界上最先进的天气预　报方法，它用一套极其复杂的数学方程来描述大气　运动的规律。科研人员将气象卫星、雷达等观测到　的大量气象数据代人这个方程来求解，预测出未来　的天气。　随着通信技术和计算机技术的发展，每天在气　象通信网上传输越来越庞大的气象数据资料，对这　些资料的存储、集成和应用的问题也越来越突出。　如“９２１０工程系统”每天所下发的气象资料达几百　兆甚至上千兆，一般的事务级的数据库系统无法满足　实时分析型气象预报和提供决策服务。如何建立新一　代的天气预报平台和气象信息服务平台，最充分的利　用这些资源，实现对预报过程、信息服务最强大的数　据支持，提供最接近用户需求的分析工具和数据视　角，纳人最新的预报技术和决策方法模型，这显然　是一项很复杂的工程。笔者认为，在当前研究的数　据挖掘和数据融合技术无疑为海量的天气预报和　气象服务的数据处理提供了有效途径。　１　数据融合和数据挖掘技术应用框架　数据挖掘（Ｄａｔａ　Ｍｉｎｉｎｇ）就是从大量的、不完全　的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，提取隐含在　其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信　息和知识的过程。处理气象原始数据可以是结构化　的，如关系数据库中的数据，也可以是半结构化的，　如文本、图形、图像数据，甚至是分布在网络上的不　同构型数据。但不同气象原始数据，数据挖掘算法　不完全一样，针对结构化数据的方法最多，也较容　收稿日期：２００６—１２—０６　作者简介：邱声春（１９６９一　），男，江西省赣州市人。１９９１年毕业　于南京气象学院。学士学位，工程师。　，　易实现。数据挖掘的方法多种多样，可以是数学的，　也可以是非数学的；可以是演绎的，也可以是归纳　的。通过数据挖掘可以发现多种气象类型和规律，　包括反映同类气象共同性质的广义型知识，反映气　象各方面特征的特征型知识，反映不同气象之间属　性差别的差异型知识，反映一气象和其它气象之间　依赖或关联的关联型知识，根据当前气象历史和当　前气象数据推测未来气象数据的预测型知识，揭示　气象偏离常规出现异常现象的偏离型知识。为了发　现这些不同气象类型和规律，要采用多种发现知识　的工具。　数据挖掘过程，实际上是数据库中的知识发现　（Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ　Ｄｉｓｃｏｖｅｒｙ　ｉｎ　Ｄａｔａｂａｓｅ，ＫＤＤ），从大量数　据中提取出可信、新颖、有效并能被人理解的模式　的高级处理过程。一般包括４个步骤：　ａ）总结：是对数据进行浓缩，给出它的紧凑描　述。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数　据总结，数据泛化是一种把数据库中的有关数据从　低层次抽象到高层次上的过程。　ｂ）分类：是建立一个分类函数或分类模型，该　模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某　一个。　１３）聚类：把一组个体按照相似性归成若干类　别，使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地　小，而不同类别的个体问的距离尽可能地大。　ｄ）关联：按某一规则将这一规则下的相关数　据关联。　在数据挖掘之前，采用数据仓库处理原始气象　数据。数据仓库是一种不同于数据库的新型技术，　数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集　成的、随时间而变的、持久的数据集合。它从大量的　

新一代天气雷达在过程监测及预报预警中的应用

发布时间：2021-09-24T11:56:08.428Z 来源：《探索科学》2021年8月下16期 作者： 刘程

[导读] 为了更好地将新一代天气雷达产品应用在天气预报预警制作中，尽量降低灾害性天气给社会经济发展和市民生命财产安全造成的危害，最大程度上提高基层气象台站天气预报预测的准确率，本文以海阳市气象部门对新一代天气雷达产品业务应用的总结分析为基础，阐

述了新一代天气雷达的工作原理及业务应用，望共同探讨。

海阳市气象局 刘程 265100

摘要：为了更好地将新一代天气雷达产品应用在天气预报预警制作中，尽量降低灾害性天气给社会经济发展和市民生命财产安全造成的危

害，最大程度上提高基层气象台站天气预报预测的准确率，本文以海阳市气象部门对新一代天气雷达产品业务应用的总结分析为基础，阐

述了新一代天气雷达的工作原理及业务应用，望共同探讨。

关键词：新一代天气雷达；预报预警，监测，应用

引言

因地处黄海之阳而得名的山东省烟台市海阳市，常住人口582711人，辖18个镇街区，拥有国家级旅游度假区、省级经济开发区和省级核电装备制造工业园区各1个；土地总面积1909平方公里的海阳市，海域面积就1829平方公里，海岸线长212公里，建有我国海上卫星发射

母港；海阳市处于半岛低山丘陵区，属暖温带东亚季风型大陆气候区，寒暑显著，昼夜温差小，无霜日期长，夏季多雨，干湿季和季风进

退明显，降水时空分布不均，3－5月空气干燥、大风频、蒸发多、降水少、多春旱；6－8月温高、湿大、雨热同期、有伏旱，受海陆热力

影响，但气温比内陆同纬度低，夏无酷暑，清爽宜人，海滨地带是很好的避暑胜地；9－11月频发秋旱、但少数年份也会秋雨连绵；12－2

月冬季，受大陆气团西北季风控制，盛行偏北风，气候干寒，雨雪稀少。海阳由于地表水系不太发育，多数河流夏、秋有水，冬、春干

枯；近年来，温室效应、城市热岛效应不断加剧，极端气候概率加大，而新一代天气雷达以其资料直观及时、操控简单灵活等特点，在天

气象雷达技术的使用方法

气象雷达是一种用于观测大气中降水、云团和风暴的重要仪器。它通过向大气中发射微波信号，接收并分析回波信号来获取天气信息。气象雷达的使用方法涉及到雷达的操作、数据解读和预测等方面。下面将从这些方面展开阐述。

一、气象雷达的操作

气象雷达的操作主要包括雷达的开启、调整、扫描和关机等步骤。在开启雷达之前，需要进行预检，确保雷达设备正常工作。调整雷达则包括调整雷达的天线、功率和频率等参数，以及选择合适的扫描方式。常见的雷达扫描方式有水平扫描和垂直扫描。水平扫描可以获取不同角度上的回波数据，而垂直扫描可以了解大气的垂直结构。操作雷达时需要注意避开干扰源，确保数据的准确性。操作完毕后，及时关机并进行设备的维护保养。

二、雷达回波数据的解读

雷达回波数据是指通过雷达接收到的反射回来的微波信号。这些回波信号的特征可以反映出大气中存在的降水、云团或风暴等现象。解读雷达回波数据需要从几个方面入手。首先是回波强度的解读，可以通过回波强度的大小来了解不同天气现象的强弱。其次是回波的反射率，反射率是指单位面积内回波所占的功率。根据反射率的大小，可以判断出不同颗粒物质的存在，如雨滴、雪花等。最后是回波的速度解读，速度可以反映出大气中存在的气流运动，如风暴的运动方向和速度等。通过综合分析这些数据，可以更精确地预测天气变化。

三、预测天气变化

气象雷达技术在天气预测中起到了至关重要的作用。通过对气象雷达回波数据的解读和分析，可以预测出降雨的强度、范围和持续时间等信息。根据回波的变化趋势，可以判断出天气系统的演变情况，如风暴的生成、发展和消散。此外，气象雷达还可以用于预测冰雹、雷电等极端天气事件的发生。通过利用气象雷达技术，可以提前采取必要的防范措施，以减少对人类和物质的危害。

四、气象雷达技术的发展趋势

随着科技的不断进步，气象雷达技术也在不断演进和改进。首先是雷达的分辨率和灵敏度的提高，可以更准确地观测天气现象。其次是雷达的多普勒能力的改善，可以更精确地测量风速和风向等信息。再次是雷达的网络化应用，可以通过多台雷达的组网工作，实现对大范围天气的观测和预测。此外，还有一些新的雷达技术逐渐应用于气象领域，如双偏振雷达、相控阵雷达等。这些技术的应用将进一步提高天气预报的准确性和时效性。

天气雷达数据处理技术研究与应用

一、概述

随着气象技术的飞速发展，天气雷达已经成为现代气象预报中不可或缺的一部分。地面天气雷达可以获取大气中云和降水的信息，通过对雷达反射信号进行处理和分析，可以获得目标的位置、掩盖和数量等信息。因此，天气雷达数据处理技术是一项至关重要的技术，它直接影响着气象预报的准确性和及时性。

本文将围绕天气雷达数据处理技术展开讨论，分别从雷达反射率数据的获取与预处理、天气雷达图像数据处理与分析、雷达数据的质量控制和数据可视化等方面展开。

二、雷达反射率数据的获取与预处理

为了获取大气中云和降水的信息，我们需要从雷达接收器中获取雷达数据。天气雷达通常使用相控阵雷达或者旋转式雷达。数据获取的主要过程包括：

1、控制雷达能量发射，控制天气雷达向不同方位扫描，获取雷达反射率数据；

2、业务处理：包括反演云和降水的特征，汇总预报产品和分析研究等。这里主要关注反演云和降水的特征，这是后续处理和分析的基础。 获取的雷达反射率数据需要进行预处理，主要包括数据反演、降雨估算、数据插值和数据校正等。对于降水数据，需要进行天气雷达数据及场量，测值的分析比对，得出降水微物理参数等，以便得到正确的降水信息。

三、天气雷达图像数据处理与分析

天气雷达处理成图像后，我们可以对图像进行进一步处理和分析。主要涉及到几个方面的内容：

1、图像分类和分割：这是天气雷达图像处理的基本任务。图像分类和分割可以分别用于云和降雨预报，有助于精确的降雨估算和决策支持。

2、图像修复：对于由于数据丢失或损坏导致的缺失、噪声和伪影等问题，需要对图像进行修正和修复，以保证图像精度。

3、特征提取：图像处理的另一个主要任务是提取图像中的特征。特征可以是关于目标的各种信息，如大小、形状、颜色和纹理等。特征提取有助于建立目标识别和分类模型，实现精细的降雨识别和预报。

四、雷达数据的质量控制和数据可视化

在实际预报过程中，我们需要实时监测和评估雷达数据的质量，以确保其可靠性和准确性。天气雷达数据的质量控制可以通过雷达数据重构算法和噪声过滤实现。数据重构通常基于插值、曲线拟合、基函数等算法，可以减少雷达数据缺失、误差等问题，提高数据质量。噪声过滤可以通过中值滤波、高斯滤波等方法实现。这些数据的质量控制方法可实现自动的数据质量监控，保证不受云干扰和噪声等因素的影响，可靠的降雨预报数据。